Verschil tussen Data Mining en Data Analytics

We leven in een tijdperk van moderne analytics met big data het aanwakkeren van de explosie van de noodzaak van de antwoorden. Big data en analyses beloven om vrijwel elke industrie en zakelijke functie veranderen in de komende jaren. Het is belangrijk om te begrijpen dat big data gaat niet alleen over het volume, maar ook over de complexiteit. Vrijwel elke mechanische of elektronisch apparaat laat een spoor beschrijven van de prestaties, de locatie of afkomst. Deze apparaten en de mensen die het gebruik ervan, communiceren via het internet, die vervolgens leidt tot een andere grote gegevensbron. Meer data betekent nieuwe en meer complexe infrastructuren. Big data is onmiskenbaar een big deal, maar het moet in context worden geplaatst. alleen gegevens heeft geen waarde, maar de verborgen patronen en inzichten in de data sets zijn een zeer waardevolle aanwinst. Dit is waar de data-analyse en data mining om de foto te komen. Maar hoe zijn de twee voorwaarden dan?

Wat zijn de gegevens Analytics?

Data-analyse is de wetenschap van het analyseren van ruwe data om trends en antwoord vragen te vinden om nuttige informatie te verkrijgen en conclusies te trekken over die informatie. Het is het proces van het onderzoeken van grote datasets met behulp van gespecialiseerde systemen en software. Dit heeft zich ontpopt als een catch-all term voor een verscheidenheid van verschillende business intelligence en applicatie-gerelateerde initiatieven. Voor sommigen is het proces van het analyseren van informatie uit een specifiek domein, zoals Website Analytics. Nou, om anderen, is het uitbreiden van de mogelijkheden van business intelligence aan een specifieke inhoud gebied, zoals verkoop, supply chain, service, distributie, en ga zo maar door. Bovendien wordt analytics gebruikt om statistische en wiskundige analyse van gegevens die clusters, segmenten te beschrijven, en voorspelt toekomstige resultaten. Gegevensanalyse integreren gestructureerde en ongestructureerde data met real-time feeds en query's, het openen van nieuwe wegen voor innovatie en inzicht.

Wat is datamining?

Data mining is het proces van het extraheren van nuttige informatie in grote datasets met als doel het trekken kennis uit grote hoeveelheden gegevens via automatische en semi-automatische werkwijzen. Het is de praktijk van het identificeren van bruikbare patronen en trends in grote datasets. Data mining is een klasse van technieken die zijn sporen wortel terug naar de toegepaste statistiek en informatica. Transformeert alleen ruwe data in kennis doelwit datamining jargon, op basis van de variabelen, ingangen of functies in datamining jargon. Het maakt gebruik van algoritmen afkomstig uit uiteenlopende disciplines, zoals statistieken, kunstmatige intelligentie, machine learning, en informatica, om modellen te ontwikkelen uit data. Het gaat om vele stappen: het opstellen van het probleem, het begrijpen van de data, de voorbereiding van de data, modellen te bouwen, het interpreteren van de resultaten, en het bouwen van processen om de modellen te zetten. Data mining omvat ook wat beschrijvende analytics genoemd.

Verschil tussen Data Mining en Data Analytics

Definitie

  - Data mining is het proces van het identificeren van bruikbare patronen in ruwe data met als doel het opstellen kennis uit grote hoeveelheden data. Het is de praktijk van het identificeren van bruikbare patronen en trends in grote datasets. In eenvoudige termen, is data mining transformeren van ruwe data en kennis. Data mining is een klasse van technieken die zijn wortel terug naar de toegepaste statistiek en informatica te traceren. Data-analyse is de wetenschap van het analyseren van ruwe gegevens om conclusies te trekken over de informatie die ze bevatten.

Doelstelling

- De handeling van datamining gebruikt een gespecialiseerd computationele methoden te ontdekken zinvol en nuttig gestructureerd in de gegevens. De gegevens kunnen variëren van een eenvoudige reeks van enkele numerieke waarnemingen een complexe matrix van miljoenen observaties met duizenden variabelen. Het uiteindelijke doel van datamining potentieel bruikbare conclusies die na te belasten door de analisten verkrijgen. Data-analyse wordt gebruikt om statistische en wiskundige analyse van gegevens te beschrijven die clusters, segmenten, en voorspelt toekomstige resultaten met het oog op ondersteuning besluitvorming.

Proces

- Het proces van data mining is niet veranderd sinds de vroege dagen - om betekenisvolle resultaten van de ruwe data te krijgen, data mijnwerkers breng een meerderheid van de inspanning voorbereiding, schoonmaken, schrobben, en standaardiseren van de gegevens voordat de algoritmen beginnen om ze te kraken. Maar wat veranderd is, is de automatisering beschikbaar voor alle dit te verwezenlijken. Data-analyse, aan de andere kant, kan worden gedefinieerd als een proces waarbij het gebruik van statistische technieken, informatie systeemsoftware, en werking onderzoeksmethoden te verkennen, ontdekken en te communiceren patronen of trends in data.

Data Mining vs. gegevens Analytics: vergelijkingstabel

Samenvatting

Data mining is een van de activiteiten in de data-analyse wat inhoudt dat het begrijpen van de complexe wereld van de gegevens. Data mining is een proces van het identificeren en het bepalen van verborgen patronen in grote datasets met als doel het trekken kennis uit ruwe data. Data mining, in eenvoudige termen, is het draaien ruwe data om in kennis. Data-analyse is een divers veld dat een complete set van activiteiten, met inbegrip van data mining, die zorgen voor alles neemt van het verzamelen van gegevens aan de voorbereiding, datamodellering en het extraheren van nuttige informatie die ze bevatten, met behulp van statistische technieken, informatie systeemsoftware omvat en werking onderzoeksmethodologie . Beide worden vaak beschouwd als een subset van Business Intelligence.

Laatste berichten door Sagar Khillar ( bekijk alles )

Zie meer over: ,